Самопроверка (self-testing или self-evaluation) – это способность модели оценивать достоверность собственных предсказаний, выявлять области неуверенности и при необходимости корректировать поведение. Это может быть реализовано, например, через ансамбли моделей, Bayesian-подходы или методы confidence scoring. Развитие этих механизмов повышает надёжность ИИ-систем, особенно в условиях неопределённости или при решении задач с открытым классом данных.

Карта весов – это структурированное представление весовых коэффициентов в нейросети, отражающее их распределение и значение на различных слоях модели. Весовые коэффициенты (weights) определяют силу связи между нейронами в смежных слоях и являются ключевыми параметрами, которые нейросеть оптимизирует в процессе обучения. Она может быть визуализирована для анализа того, как сеть реагирует на различные входные данные, позволяет выявить избыточные или неинформативные соединения, а также способствует интерпретации поведения модели. В контексте свёрточных нейронных сетей карта весов может принимать форму фильтров, выявляющих определённые паттерны (например, края, текстуры) в изображениях.

Современные интерфейсы взаимодействия с нейросетевыми системами всё чаще стилистически и структурно приближаются к формам человеческого общения. Человек формулирует запрос в форме естественного языка, а модель – как, например, в случае с языковыми ИИ – реагирует с высокой степенью речевой когерентности, создавая иллюзию диалога. Вследствие этого процесс взаимодействия с ИИ всё более воспринимается как коммуникация – не только по форме, но и по функциональному назначению.

В классическом понимании общение – это специфическая форма социальной активности, представляющая собой механизм регуляции поведения и координации деятельности между субъектами. Оно предполагает наличие интенциональности, мотивации и понимания контекста со стороны всех участников взаимодействия. Однако при «общении» с нейросетью данные характеристики присутствуют лишь у человека; система, в свою очередь, производит отклик на основе вероятностного моделирования лингвистических паттернов, лишённого понимания в философском или феноменологическом смысле.

Следовательно, несмотря на внешнюю схожесть с диалогом, взаимодействие с ИИ остаётся взаимодействием с инструментом, а не с субъектом. Использование привычных коммуникативных форм – речевых выражений, интонации, а иногда и жестов (в случае мультимодальных систем) – служит здесь не средством межличностного контакта, а способом управления функциональностью технологического артефакта. Речевая оболочка не свидетельствует о наличии у машины внутреннего опыта или понимания, а лишь повышает эргономику взаимодействия за счёт использования знакомых пользователю структур коммуникации.

Таким образом, коммуникация с нейросетью – это явление симулированного общения, представляющее собой форму человеко-машинного интерфейса, оформленного по образцу человеческой речи, но не обладающего сущностными характеристиками межсубъектного диалога.

Основным атрибутом интеллекта (разума) является оперирование смыслами или мышление. Человеческое мышление движимо противоречиями. «Мышление» нейросети несамостоятельно, так как оно не обладает целеполаганием [2, с. 356]. Искусственная нейросеть – это очень продвинутая вычислительная машина, то есть, орудие труда. Создать идентичный мышлению человека аналог при помощи искусственной нейросети на данный момент не представляется возможным, более того, создавались они не с этой целью [2, с. 354].

Нейросетевая система, даже при наличии обучающих механизмов и способности к адаптации, не генерирует цели из внутреннего мотивационного импульса. Её «целевая» активность – результат алгоритмического следования обучающей функции, стохастической оптимизации или запрограммированных сценариев. Таким образом, даже если система демонстрирует формальное поведение, напоминающее постановку промежуточных задач (например, при обучении с подкреплением), оно всегда осуществляется на основании уже существующего «шаблона» деятельности, предопределённого архитектурой модели, структурой данных и принципом вознаграждения.

Человеческое мышление обладает способностью продуктивно работать с противоречиями: обнаружив несоответствие, субъект может трансформировать не только знание, но и саму рамку, в которой оно осмысляется. В этом проявляется эвристическая, новообразующая природа мышления. Искусственный интеллект, напротив, в случае столкновения с противоречивыми данными склонен производить оптимизационный выбор – статистически наиболее вероятный или вычислительно минимальный по издержкам, – не выходя за пределы заданной логической или вероятностной модели. Он не переопределяет исходные основания задачи, а лишь минимизирует внутреннюю неопределённость в рамках предложенного пространства решений.

ИИ следует рассматривать как инструмент, обладающий высокой вычислительной мощностью и способностью к обработке сложных структур данных, но лишённый субъектной активности, интенциональности и подлинной эвристической свободы, свойственной человеческому разуму.

01 Июн 2025 в 14:00. В рубриках: Теория и история культуры, искусства. Автор: kris

Вы можете оставить свой отзыв или трекбек со своего сайта.